我想做一个简单的报价机器人，它需要了解地址和尺寸。目前，我已经与python状态机和rasa NLU一起入侵了意图对象，尽管数据的性质意味着大多数实体可以通过手工更好地提取。
例如，一个开始的句子可能是“我想从A邮政编码A向B邮政编码B发送4个盒子，它们分别是3 x 3 x 3m”。这些地址需要进行验证，可能涉及来回验证（您是指该邮政编码还是该状态？这不是有效的匹配项，请从此列表中进行选择，等等...）。
此外，验证的顺序可能很奇怪。例如，可能有一个郊区，邮政编码和is_valid插槽。有几种可能：他们可以输入有效的S + P，仅输入S，仅输入无效的S，分别有效但不匹配的有效S和P等。在某些情况下，我想推迟验证以使用其他信息，例如，如果给出了无效的郊区但有效的邮政编码，我将使用该邮政编码来告知有关正确郊区的建议。但是，如果给出了无效的郊区但没有邮政编码，那么就没有必要要求邮政编码了，因为我想先获得一个有效的郊区。这样，按照我所知，插槽排序为“郊区”，“邮政编码”，“ is_valid”并不能完全削减。
我想对郊区和邮政编码的验证调用只能拥有自己的一组switch语句，这些语句可以查看可能同时填充的其他插槽？似乎有点鸡蛋和鸡蛋，同样也需要等待它们的验证，并且可能最终需要从Lambda内部调用Lambda。例如，如果验证失败，则漫游器会要求提供更多信息，但是验证 信息可能需要与原始输入不同的 进程/ lambda
也可能是它们没有包含有关该对象的任何详细信息，在这种情况下，需要在地址内容全部整理完后再提示它。例如，如果他们未能包含有关尺寸的信息，我想问“尺寸是多少”，并允许它们仅包含度量值或重量和数量-我将其理解为标准插槽填充。
所以我的问题是：在Lambda中进行验证调用实际上导致对话中的旁路有多困难/合理？以前我在插槽填充设置中通过在整个位置放置“ is_valid”插槽来完成类似的操作（特别是如果我不想简单地抛出“无效”错误并自动重新询问原始问题） '）。有更好的方法吗？
此外，一个人如何管理“中断”意图？也就是说，一组意图将触发“您要重新启动吗？”一种问题，如果用户回答“否”，它将返回到原始状态；理想情况下，如果用户回答“是”，则可以返回到对话中的特定点（我想这可以通过将适当的广告位重置为空来实现） ）
此外，不拘泥于Amazon Lex的想法，任何减少模板代码数量的预先罐头案例也是不错的选择。
道歉。
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哇，好的，这就是我能提供的：
在Lambda中进行验证调用实际上导致对话中出现小路有多困难/合理？
构建复杂的验证和对话算法是服务机器人Lex开发人员的标准做法。因此，可以预期必须自己在Lambda或其他地方进行操作，而只是将Lambda用作中间对象，这是非常合理的。因此，困难就在您手中，也许您可以找到可用于验证地址和邮政编码（例如Google Maps）的API，以简化该部分。
以前，我是在插槽填充设置中通过在整个位置放置“ is_valid”插槽来完成类似的操作（尤其是如果我不想简单地抛出“无效”错误并自动重新询问）原始问题”）。有更好的方法吗？
Lex确实有更好的方法：sessionAttributes！一个好的做法是仅创建用于容纳实现每个意图所需值的插槽。对于其他任何方面，您都可以愉快地依靠sessionAttributes来跟踪会话路径，插槽有效性，插槽历史记录，意图历史记录，中断意图等，等等，等等。你可以想象。如何组织机器人逻辑并跟踪其中convo的当前和过去状态完全取决于您。
例如：您可能有广告位：postalCodeA
并且在sessionAttributes中还具有：postalCodeA_valid，postalCodeA_confirmed，postalCodeA_attempts等。
并使用这些sessionAttributes值确定逻辑中的对话路径。如果发现插槽无效，则可以将该值保存在..._attempts的{{1}}或..._history列表中，然后将sessionAttributes设置为..._valid，然后重置插入false的广告位，然后使用说明原因的信息重新引出该广告位，或者尝试引出地址而不是邮政编码的广告位。
此外，一个人如何管理“中断”意图？也就是说，一组意图将触发“您要重新启动吗？”这类问题
正如我之前暗示的那样，答案也是null！当您的用户处于一个意图（intentA）内时，Lex会首先尝试使用其输入来填充当前引发的插槽，但是如果不匹配，Lex还将检查输入是否与其他意图的话语相匹配。因此，您可能会有一个中断意图（intentB），并带有诸如“让我们重新开始”，“没关系”，“备份”之类的话语。然后，在所有常规意图中，您都将该意图的插槽值保留在{{ 1}}，以及类似sessionAttributes之类的信息，以防用户以前在哪里发生变化。
这将允许您处理如下的中断意图：
sessionAttribtues （是），intentB在从last_intent删除intentA值之后实现了意图，并让用户以sessionAttributes开始并询问“我还能为您提供什么帮助？”
（否）intentB将用户传递回intentA（您知道这是因为您跟踪了sessionAttributes），并通过elicitIntent发送了确认继续使用intentA的确认：“好的，我仍然记得在哪里我们退出了，您要继续进行{intentA action}吗？” （响应将发送到intentA，您可以在其中进行处理）。
sessionAttributes.last_intent中的新空插槽，并使用其他confirmIntent值继续执行算法直至算法停止运行，从而得出相同的结果。它最后一次打开的插槽，并且您的机器人的智能给用户留下了深刻的印象。 =）